一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法，包括：获取带伪影且欠采样MRI医学图像，构建混合密集知识蒸馏模型，混合密集知识蒸馏模型包括：教师模型和学生模型；对混合密集知识蒸馏模型进行训练，将带伪影且欠采样MRI医学图像输入训练后的混合密集知识蒸馏模型，获取无伪影的全采样MRI医学图像。本发明通过分析发现混合密集网络能够有效解析网络输出中所存在的多个分量，并基于多个分量构建多值映射模型重建锐化边界，同时从知识蒸馏中得到的正则化约束有效解决超分辨率任务中的不适定问题，并在分析重建和超分辨率子任务之间存在联系和互补性基础上，设计出混合密集知识蒸馏模型来更好地完成MRI超分辨率重建任务。

《一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023114677365，当前法律状态为已下证，由江西理工大学提出申请，发明人为于祥春;周宁宁;郑剑;梁苗苗;邱流进;许晴，申请日期为2023-11-07，公开（公告）日期为2024-11-19，国际专利分类号（IPC）为 G06T 3/4053 (2024.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法，包括：获取带伪影且欠采样MRI医学图像，构建混合密集知识蒸馏模型，混合密集知识蒸馏模型包括：教师模型和学生模型；对混合密集知识蒸馏模型进行训练，将带伪影且欠采样MRI医学图像输入训练后的混合密集知识蒸馏模型，获取无伪影的全采样MRI医学图像。本发明通过分析发现混合密集网络能够有效解析网络输出中所存在的多个分量，并基于多个分量构建多值映射模型重建锐化边界，同时从知识蒸馏中得到的正则化约束有效解决超分辨率任务中的不适定问题，并在分析重建和超分辨率子任务之间存在联系和互补性基础上，设计出混合密集知识蒸馏模型来更好地完成MRI超分辨率重建任务。

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